using SmartMedicalRAG.Core.Services;
using SmartMedicalRAG.Core.Models;

namespace SmartMedicalRAG.Api.Services;

/// <summary>
/// 模拟服务集合 - 提供开发阶段的模拟实现
/// 作用：在开发阶段提供各种服务的模拟实现，便于测试和开发
/// 说明：这些是简化实现，用于演示和测试，生产环境需要替换为真实实现
/// 包含：文本处理、语音处理、图像处理、生理信号处理、知识检索、LLM 调用等
/// </summary>

/// <summary>
/// 文本处理器模拟实现 - 处理文本数据
/// 作用：处理患者主诉、病史、医生记录等文本信息
/// 功能：文本标准化、实体提取、语义分析
/// 输入：原始文本数据
/// 输出：标准化文本、提取的实体列表
/// 应用场景：患者症状描述处理、病史分析、医生记录标准化
/// </summary>
public class TextProcessor : ITextProcessor
{
    /// <summary>
    /// 标准化医学术语 - 统一医学术语表达
    /// 作用：将患者描述的通俗语言转换为标准医学术语
    /// 示例：将"头疼"标准化为"头痛"
    /// </summary>
    /// <param name="text">原始文本</param>
    /// <returns>标准化后的文本</returns>
    public Task<string> StandardizeMedicalTermsAsync(string text) => Task.FromResult(text);
    
    /// <summary>
    /// 提取医疗实体 - 识别关键医疗信息
    /// 作用：从文本中提取症状、疾病、药物等医疗实体
    /// 示例：从"患者头痛、恶心、呕吐"中提取["头痛", "恶心", "呕吐"]
    /// </summary>
    /// <param name="text">输入文本</param>
    /// <returns>提取的实体列表</returns>
    public Task<List<string>> ExtractEntitiesAsync(string text) => Task.FromResult(new List<string> { "症状", "疾病" });
}

/// <summary>
/// 语音处理器模拟实现 - 处理语音数据
/// 作用：处理患者语音描述、症状语音等音频信息
/// 功能：语音识别、语义理解、情感分析
/// 输入：音频数据（字节数组）
/// 输出：转录文本、语义理解结果
/// 应用场景：患者语音症状描述、紧急情况语音记录
/// </summary>
public class VoiceProcessor : IVoiceProcessor
{
    /// <summary>
    /// 语音转文字 - 语音识别功能
    /// 作用：将患者的语音输入转换为文本
    /// 技术：语音识别、音频处理
    /// 示例：将患者说"我头痛得厉害"转换为文本
    /// </summary>
    /// <param name="audioData">音频数据</param>
    /// <returns>转录的文本</returns>
    public Task<string> TranscribeAsync(byte[] audioData) => Task.FromResult("语音转文字结果");
    
    /// <summary>
    /// 语义理解 - 理解语音内容的含义
    /// 作用：分析语音内容的语义，提取关键信息
    /// 功能：情感分析、意图识别、关键信息提取
    /// </summary>
    /// <param name="transcription">转录文本</param>
    /// <returns>语义理解结果</returns>
    public Task<object> UnderstandSemanticsAsync(string transcription) => Task.FromResult<object>(new { meaning = "语义理解结果" });
}

/// <summary>
/// 图像处理器模拟实现 - 处理图像数据
/// 作用：处理医学影像、皮肤病变、X光片等图像信息
/// 功能：图像分割、特征提取、病变识别
/// 输入：图像数据（字节数组）
/// 输出：病变分割结果、图像特征
/// 应用场景：皮肤病诊断、医学影像分析、病变检测
/// </summary>
public class ImageProcessor : IImageProcessor
{
    /// <summary>
    /// 病变分割 - 识别和分割病变区域
    /// 作用：从医学图像中识别和分割病变区域
    /// 技术：图像分割、计算机视觉
    /// 应用：皮肤病诊断、肿瘤检测、器官分割
    /// </summary>
    /// <param name="imageData">图像数据</param>
    /// <returns>病变分割结果</returns>
    public Task<object> SegmentLesionsAsync(byte[] imageData) => Task.FromResult<object>(new { lesions = "病变分割结果" });
    
    /// <summary>
    /// 特征提取 - 提取图像特征
    /// 作用：从医学图像中提取关键特征用于诊断
    /// 功能：纹理分析、形状分析、颜色分析
    /// 应用：病变特征分析、疾病分类、诊断辅助
    /// </summary>
    /// <param name="imageData">图像数据</param>
    /// <returns>提取的特征</returns>
    public Task<object> ExtractFeaturesAsync(byte[] imageData) => Task.FromResult<object>(new { features = "特征提取结果" });
}

/// <summary>
/// 生理信号处理器模拟实现 - 处理生理数据
/// 作用：处理心电图、血压、体温等生理信号数据
/// 功能：异常检测、时间序列分析、趋势预测
/// 输入：生理数据（心电图、血压、体温等）
/// 输出：异常检测结果、时间序列分析结果
/// 应用场景：心脏病监测、血压监控、体温趋势分析
/// </summary>
public class PhysiologicalSignalProcessor : IPhysiologicalSignalProcessor
{
    /// <summary>
    /// 异常检测 - 识别生理信号异常
    /// 作用：检测生理信号中的异常模式
    /// 应用：心律失常检测、血压异常识别、体温异常监测
    /// 技术：信号处理、模式识别、机器学习
    /// </summary>
    /// <param name="data">生理数据</param>
    /// <returns>异常检测结果</returns>
    public Task<object> DetectAnomaliesAsync(PhysiologicalData data) => Task.FromResult<object>(new { anomalies = "异常检测结果" });
    
    /// <summary>
    /// 时间序列分析 - 分析生理信号趋势
    /// 作用：分析生理信号的时间变化趋势
    /// 功能：趋势预测、周期性分析、变化模式识别
    /// 应用：病情发展趋势分析、治疗效果评估
    /// </summary>
    /// <param name="data">生理数据</param>
    /// <returns>时间序列分析结果</returns>
    public Task<object> AnalyzeTimeSeriesAsync(PhysiologicalData data) => Task.FromResult<object>(new { analysis = "时间序列分析结果" });
}

/// <summary>
/// 知识检索服务模拟实现 - 医学知识库检索
/// 作用：从医学知识库中检索相关信息，支持分诊决策
/// 功能：语义搜索、混合检索、多跳推理
/// 输入：查询文本
/// 输出：检索结果、相关文档
/// 应用场景：症状匹配、疾病诊断、治疗方案推荐
/// </summary>
public class KnowledgeRetrievalService : IKnowledgeRetrievalService
{
    /// <summary>
    /// 语义搜索 - 基于语义的文档检索
    /// 作用：根据查询的语义含义检索相关医学文档
    /// 技术：向量检索、语义相似度计算
    /// 应用：症状-疾病匹配、治疗方案检索
    /// </summary>
    /// <param name="query">查询文本</param>
    /// <param name="topK">返回结果数量</param>
    /// <returns>语义检索结果</returns>
    public Task<RetrievalResult> SemanticSearchAsync(string query, int topK = 5) => 
        Task.FromResult(new RetrievalResult { Type = RetrievalType.Semantic, Results = new List<object>() });
    
    /// <summary>
    /// 混合检索 - 结合关键词和语义的检索
    /// 作用：同时使用关键词匹配和语义搜索，提高检索准确性
    /// 优势：结合精确匹配和语义理解
    /// 应用：复杂症状的疾病诊断
    /// </summary>
    /// <param name="query">查询文本</param>
    /// <param name="topK">返回结果数量</param>
    /// <returns>混合检索结果</returns>
    public Task<RetrievalResult> HybridSearchAsync(string query, int topK = 5) => 
        Task.FromResult(new RetrievalResult { Type = RetrievalType.Hybrid, Results = new List<object>() });
    
    /// <summary>
    /// 多跳推理 - 多步骤推理检索
    /// 作用：通过多步骤推理找到相关信息
    /// 应用：复杂疾病的诊断推理、治疗方案制定
    /// 示例：症状A → 疾病B → 并发症C → 治疗方案D
    /// </summary>
    /// <param name="query">查询文本</param>
    /// <param name="maxHops">最大推理步数</param>
    /// <returns>多跳推理结果</returns>
    public Task<RetrievalResult> MultiHopReasoningAsync(string query, int maxHops = 3) => 
        Task.FromResult(new RetrievalResult { Type = RetrievalType.MultiHop, Results = new List<object>() });
    
    /// <summary>
    /// 更新知识库 - 动态更新医学知识
    /// 作用：动态更新医学知识库，保持知识的最新性
    /// 功能：添加新知识、更新现有知识、删除过时知识
    /// </summary>
    /// <param name="update">知识更新信息</param>
    /// <returns>更新任务</returns>
    public Task UpdateKnowledgeBaseAsync(KnowledgeUpdate update) => Task.CompletedTask;
}

/// <summary>
/// LLM 服务模拟实现 - 大语言模型调用
/// 作用：调用大语言模型，生成智能分诊建议
/// 功能：内容生成、推理分析、自然语言处理
/// 输入：提示词
/// 输出：AI 生成的内容
/// 应用场景：分诊建议生成、诊断推理、治疗方案推荐
/// </summary>
public class LLMService : ILLMService
{
    /// <summary>
    /// 生成内容 - 调用大语言模型生成内容
    /// 作用：基于提示词生成智能分诊建议
    /// 功能：自然语言生成、推理分析、决策支持
    /// 应用：分诊建议、诊断推理、治疗建议
    /// </summary>
    /// <param name="prompt">输入提示词</param>
    /// <returns>AI 生成的内容</returns>
    public Task<object> GenerateAsync(string prompt) => Task.FromResult<object>(new { response = "LLM生成结果" });
}

/// <summary>
/// 提示工程师模拟实现 - 提示词优化
/// 作用：构建和优化提示词，提高 AI 生成质量
/// 功能：提示词设计、上下文构建、参数优化
/// 输入：患者数据和检索结果
/// 输出：优化的提示词
/// 应用场景：分诊提示词构建、诊断提示词优化
/// </summary>
public class PromptEngineer : IPromptEngineer
{
    /// <summary>
    /// 构建提示词 - 根据患者数据和检索结果构建提示词
    /// 作用：将患者信息和检索到的知识整合成有效的提示词
    /// 功能：上下文整合、知识融合、提示词优化
    /// 应用：分诊建议生成、诊断推理、治疗方案制定
    /// </summary>
    /// <param name="patientData">患者数据</param>
    /// <param name="retrievalResult">检索结果</param>
    /// <returns>构建的提示词</returns>
    public Task<string> BuildPromptAsync(PatientData patientData, RetrievalResult retrievalResult) => 
        Task.FromResult("构建的提示");
}

/// <summary>
/// 事实验证器模拟实现 - 结果验证
/// 作用：验证 AI 生成结果的准确性和可靠性
/// 功能：事实检查、逻辑验证、一致性检查
/// 输入：LLM 响应和检索结果
/// 输出：验证结果（是否有效）
/// 应用场景：分诊建议验证、诊断结果验证、治疗方案验证
/// </summary>
public class FactChecker : IFactChecker
{
    /// <summary>
    /// 验证结果 - 检查 AI 生成结果的准确性
    /// 作用：确保 AI 生成的内容与检索到的知识一致
    /// 功能：事实一致性检查、逻辑验证、可信度评估
    /// 应用：提高 AI 建议的可信度、减少错误诊断
    /// </summary>
    /// <param name="llmResponse">LLM 生成的响应</param>
    /// <param name="retrievalResult">检索到的知识</param>
    /// <returns>验证结果（true 表示有效）</returns>
    public Task<bool> ValidateAsync(object llmResponse, RetrievalResult retrievalResult) => Task.FromResult(true);
} 